爬虫节点可以理解成我们又很多的快递点，要知道我们的快递并不是直接寄到目的地的，需要一个中转站去分流和暂时的存储，爬虫节点就类似于快递中转站的作用。那么，有没有小伙伴知道爬虫节点具体包括了哪些结构呢？为了方便大家的后续使用，小编在进行结构讲解时还加上了代码的使用，下面我们一起看看吧。

爬虫节点相对简单，主要包含HTML下载器、HTML解析器和爬虫调度器。执行流程如下：

爬虫调度器从控制节点中的url_q队列读取URL

爬虫调度器调用HTML下载器、HTML解析器获取网页中新的URL和标题摘要

最后爬虫调度器将新的URL和标题摘要传入result_q队列交给控制节点

HTML下载器

#coding:utf-8
import requests
class HtmlDownloader(object):
 
    def download(self,url):
        if url is None:
            return None
        user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
        headers={'User-Agent':user_agent}
        r = requests.get(url,headers=headers)
        if r.status_code==200:
            r.encoding='utf-8'
            return r.text
        return None

HTML解析器

#coding:utf-8
import re
import urlparse
from bs4 import BeautifulSoup
 
 
class HtmlParser(object):
 
    def parser(self,page_url,html_cont):
        '''
        用于解析网页内容抽取URL和数据
        :param page_url: 下载页面的URL
        :param html_cont: 下载的网页内容
        :return:返回URL和数据
        '''
        if page_url is None or html_cont is None:
            return
        soup = BeautifulSoup(html_cont,'html.parser',from_encoding='utf-8')
        new_urls = self._get_new_urls(page_url,soup)
        new_data = self._get_new_data(page_url,soup)
        return new_urls,new_data
 
 
    def _get_new_urls(self,page_url,soup):
        '''
        抽取新的URL集合
        :param page_url: 下载页面的URL
        :param soup:soup
        :return: 返回新的URL集合
        '''
        new_urls = set()
        #抽取符合要求的a标签
        links = soup.find_all('a',href=re.compile(r'/view/\d+\.htm'))
        for link in links:
            #提取href属性
            new_url = link['href']
            #拼接成完整网址
            new_full_url = urlparse.urljoin(page_url,new_url)
            new_urls.add(new_full_url)
        return new_urls
    def _get_new_data(self,page_url,soup):
        '''
        抽取有效数据
        :param page_url:下载页面的URL
        :param soup:
        :return:返回有效数据
        '''
        data={}
        data['url']=page_url
        title = soup.find('dd',class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')
        data['title']=title.get_text()
        summary = soup.find('div',class_='lemma-summary')
        #获取tag中包含的所有文版内容包括子孙tag中的内容,并将结果作为Unicode字符串返回
        data['summary']=summary.get_text()
        return data

爬虫调度器

class SpiderWork(object):
    def __init__(self):
        #初始化分布式进程中的工作节点的连接工作
        # 实现第一步：使用BaseManager注册获取Queue的方法名称
        BaseManager.register('get_task_queue')
        BaseManager.register('get_result_queue')
        # 实现第二步：连接到服务器:
        server_addr = '127.0.0.1'
        print('Connect to server %s...' % server_addr)
        # 端口和验证口令注意保持与服务进程设置的完全一致:
        self.m = BaseManager(address=(server_addr, 8001), authkey='baike')
        # 从网络连接:
        self.m.connect()
        # 实现第三步：获取Queue的对象:
        self.task = self.m.get_task_queue()
        self.result = self.m.get_result_queue()
        #初始化网页下载器和解析器
        self.downloader = HtmlDownloader()
        self.parser = HtmlParser()
        print 'init finish'
 
    def crawl(self):
        while(True):
            try:
                if not self.task.empty():
                    url = self.task.get()
 
                    if url =='end':
                        print '控制节点通知爬虫节点停止工作...'
                        #接着通知其它节点停止工作
                        self.result.put({'new_urls':'end','data':'end'})
                        return
                    print '爬虫节点正在解析:%s'%url.encode('utf-8')
                    content = self.downloader.download(url)
                    new_urls,data = self.parser.parser(url,content)
                    self.result.put({"new_urls":new_urls,"data":data})
            except EOFError,e:
                print "连接工作节点失败"
                return
            except Exception,e:
                print e
                print 'Crawl  fali '
 
if __name__=="__main__":
    spider = SpiderWork()
    spider.crawl()

需要着重说明的是，爬虫节点是分布式爬虫里的一个重要的难点，大家在学习的时候可以多下一些功夫。